CC BY
47
20. Demuro A., Parker I. «Optical patch-clamping»: single-channel recording by imaging Ca2+ flux through individual muscle acetylcholine receptor channels // Journ. Gen. Physiol. 2005. Vol. 126. N. 3. P. 179-192.
21. Bell S. Beginning Sensor Networks with Arduino and Raspberry Pi. New York: Springer Sci. + Bus. Media-Apress Media (California). 2013. 345 p.
22. Pathak P., Zhao H., Gong Z. et. al. Real-time monitoring
of cell viability using direct electrical measurement with a patch-clamp microchip // Biomed. Microdevices. 2011. Vol. 13. N. 5. P. 949-953.
23. Blunck R., Starace D. M., Correa A. M. et. al. Detecting rearrangements of shaker and NaChBac in real-time with fluorescence spectroscopy in patch-clamped mammalian cells // Biophys. Journ. 2004. Vol. 86. N. 6. P. 3966-3980.
УДК 616-073.75:681.32
A. Ю. Грязнов, д-р техн. наук, профессор, К. К. Жамова, аспирант,
B. Б. Бессонов, ассистент, А. О. Лившиц, ассистентка, Е. С. Кунашик, ассистентка,
ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет „ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)»
Методика получения псевдоцветных рентгеновских изображений в двухэнергетичной рентгенографии
Ключевые слова: псевдоцветное изображение, цветовое пространство, рентгеновские снимки. Keywords: pseudo-color image, color space, x-ray image.
Рассмотрен метод формирования псевдоцветных рентгеновских изображений. Показано, что использование двухэнергетичной съемки позволяет значительно облегчить работу врача-рентгенолога и повысить информативность снимков, что дает возможность их анализа со значительно меньшей вероятностью ошибок.
Введение
Как известно, рентгеновская съемка представляет собой процесс получения теневого изображения, формирующегося при прохождении потока рентгеновского излучения через неоднородный объект. Приемник рентгеновского излучения визуализирует информацию, представляя полученное изображение в градациях серого цвета.
Как известно, метод двухэнергетичной рентгенографии может быть реализован одним из двух способов:
• производятся две экспозиции одного и того же объекта при различных режимах работы источника рентгеновского излучения — с более «жестким» и более «мягким» спектральным составом, и по-
лученные одно за другим изображения передаются с одного приемника (например, с рентгеночув-ствительной ПЗС-матрицы) для последующей обработки;
• производится одна экспозиция исследуемого объекта, но используется двухслойный цифровой приемник излучения, верхний слой которого регистрирует «мягкую» составляющую спектра, нижний — более «жесткую», и оба полученных снимка также используются для формирования псевдоцветного изображения [1].
Псевдоцветное изображение формируется на основе единого цветового пространства [2], в котором представлен диапазон видимых цветов, характерный для среднестатистического человека. На рис. 1 (также см. обложку с. 3) приведен так называемый цветовой треугольник в координатах xy и выделена та его часть, которая воспроизводится цветными мониторами.
Набор основных цветов можно представить в модели XYZ, где параметры X, У и Z представляют каждый основной цвет, требуемый для получения выбранного цвета. Таким образом, в трехмерном пространстве цветов XYZ любой цвет С(Х) представляется как
С(А) = (Х,Y,Z).
биотехносфера
| № 3(33)72014
Материалы Russian-German conference on Biomedical Engineering
Рис. 1 \ Цветовой треугольник
Любой цвет можно получить линейной комбинацией х, у и г с положительными коэффициентами, где х, у и г нормированные величины, вычисляемые по формулам
X
У =
X + Y + Z ' Y ,
X + Y + Z ' Z
X + Y + Z '
Поскольку х + у + z = 1, любой цвет можно представить, используя только величины х и у.
Разработанная методика получения псевдоцветных изображений реализуется ниже следующим образом.
1. Для формирования псевдоцветного изображения берутся два исходных снимка, полученных одним из указанных выше способов. В качестве примера приведены рентгеновские изображения тест-объекта (рыбы), полученные при различных режимах съемки (рис. 2, а — 55 кВ, 100 мкА, 1с и рис. 2, б — 35 кВ, 200 мкА, 2 с) на установке ПРДУ-02 (Россия) [3].
2. Производится контрастирование снимков по традиционному алгоритму, т. е. «растягивание» гистограммы снимка по всему диапазону (рис. 3):
3. Находятся линии, ограничивающие область треугольника RGB. Для этого берется цветовой треугольник с наложенным на него треугольником цветового пространства RGB, отображаемого монитором (рис. 1), и вводятся выражения, описывающие эти линии:
y = 3,533x - 0,46; y = 3,818x - 0,845; y = 3,542x - 0,011.
4. Зная математическое ограничение области формирования изображения RGB, можно нормировать плотность почернения каждой точки следующим образом. Если взять точку на рис. 3, а с координатами i, j, то она будет иметь значение от 0 до 255 в градациях серого. Произведя нормировку ее значения на допустимый диапазон значений координаты x (от 0,15 до 0,63) в пространстве xy, можно получить для этой точки цветовую координату x:
Xil = x\- (0,63 - Q,15) + 0,15.
i,j i, Л 255 /
Такая же нормировка может быть проведена для точки с теми же координатами i, j из рисунка 3, б:
y.,j =if(xi,j < °,3;
(3,533x. . - 0,46) - (0,542x. . - 0,011)
(УЧ,---255---+
+ (0,542x. . - 0,011));
J
(-0,818x. • + 0,845) - (0,542x. . - 0,011)
(У1.'J-"-255---+
+ (0,542x. . - 0,011)).
Поскольку х + у + z = 1, то координата z ищется по указанному соотношению:
zi,j = 1 - xi,j - yi,j.
а)
б)
ш>
'
Рис. 2
Исходные снимки рыбы, полученные при разном спектральном составе излучения
z =
№ 3(33)/2014 |
биотехносфера
а)
б)
Рис. 3
B
Снимки, полученные при 55 кВ (а) и 35 кВ (б) после контрастирования
5. Координаты X, Y, Z, являющиеся базовыми для нахождения цвета RGB из координат XY, описываются следующими выражениями:
X. ■ = x. К; I,J i,J '
j = yuК Zij =
Поскольку ранее проводилось контрастирование снимков, т. е. «растягивание» их до всего диапазона 0—255, то множитель K для перевода xyz в XYZ имеет значение 255.
6. Проведя обратные преобразования и воспользовавшись табулированными значениям связи между координатами RGB и XYZ, можно получить однозначную связь, определяющую единственные координаты RGB для точки, заданной одной координатой на каждом из двух монохромных снимков, полученных методом двухэнергетичной съемки:
X = 0,431R + 0,342G + 0,178B;
Y = 0,222R + 0,707G + 0,071B;
Z = 0,020R + 0,130G + 0,939B;
Рис. 4 Разложение исходных снимков на цветовые составляющие RGB
R = 1,755X - 0,484Y - 0,253Z;
G = -0,544X + 1,501Y + 0,021Z;
B = 0,006X - 0,018Y + 1,225Z.
Результаты разложения исходных снимков на цветовые составляющие RGB и пример обработанного снимка представлены на рис. 4 и 5 (также см. обложку с. 3).
Анализ снимков по предложенной методике показывает, что получающиеся цветные изображения
биотехносфера
| № 3(33)/204
Иллюстрации к статьям:
А. Ю. Грязнов, К. К. Жамова, В. Б. Бессонов, А. О. Лившиц, Е. С. Кунашик «Методика получения псевдоцветных рентгеновских изображений в двухэнергетичной рентгенографии» (с. 17-20)
Н.Ю. Ильясова
«Диагностический комплекс анализа изображений сосудов глазного дна» (с. 20-24)
Рис. 1. Примеры диагностических изображений глазного дна при различных стадиях сахарного диабета
А. А. Насонова, А. С. Крылов «Выделение сосудов на изображениях глазного дна и его оценка качества» (с. 24-25)
Рис. 1. Изображение глазного дна и результат выделения ^судов
рентгенографии [4], обладают большей информативностью.
Методика получения псевдоцветных изображений позволяет существенно расширить границы современной рентгенодиагностики и значительно облегчить работу оператора-рентгенолога, а также представляет возможность анализировать снимки со значительно меньшей вероятностью ошибок.
Рис. 5 | Пример обработанного снимка
являются более подходящими для восприятия человеческим глазом, так как они более приближены к реалистичному цветному изображению. Кроме этого, изображения, полученные данным методом, особенно в сочетании с методами микрофокусной
Литература
1. Жамова К. К., Бессонов В. Б. Грязнов А. Ю. Способ рентге-ноабсорбционной сепарации алмазов // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2012. Вып. 7. С. 8-14.
2. Шашлов Б. А. Цвет и цветовоспроизведение. М.: Книга, 1986. 224 с.
3. Грязнов А. Ю., Потрахов Е. Н., Потрахов Н. Н. Портативная установка для рентгеновского экспресс-контроля качества пищевой продукции // Биотехносфера. 2009. № 6. С. 26-28.
4. Грязнов А. Ю., Жамова К. К., Бессонов В. Б. Метод формирования псевдообъемных изображений в микрофокусной рентгенографии // Биотехносфера. 2013. № 4. С. 51-55.
УДК 004.93.02; 004.891.3
Н. Ю. Ильясова, канд. техн. наук, старший научный сотрудник, Институт систем обработки изображений РАН, г. Самара
Диагностический комплекс анализа изображений сосудов глазного дна
Ключевые слова: глазное дно, обработка изображений сосудов. Keywords: retina, blood-vessel image processing.
Представлен диагностический комплекс анализа изображений сосудов глазного дна, предназначенный для клинических исследований сосудистых патологий при ранних стадиях диабетической ретинопатии.
Глазное дно является наиболее типичным представителем сосудистых систем человека (СС), которое легко доступно (in vivo) в получении его изображения и на котором легко просматриваются всевозможные изменения. Доступность к неинвазивному осмотру и визуализации делает сосуды глазного дна наиболее информативными для анализа и прогно-
стически значимыми в оценке состояния всего организма. В связи с этим накоплен большой фактический материал по изучению, разработке и внедрению в медицинскую практику методов исследований изображений СС, установления связей изменений СС с многочисленными видами заболеваний. С патологии глаза начинаются такие заболевания, как сахарный диабет (СД), гипертония, и далее сопровождаются изменениями структуры сосудистого русла. Эффективность лечения заболеваний зависит от точности определения степени тяжести патологии. Поэтому одним из основных направлений в профилактике и лечении является совершенствование методов диагностики, включая прогнозирование возникновения заболеваний и раннюю диагностику.
№ 3(33)/2014 j
биотехносфера
